最全面深度學習的書籍
從數學基礎、機器學習技法、深度學習基礎一直到最潮的應用全部都完整講解，一本書就讓你晉級深度學習大師。
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▌濃縮知識點、各大公司筆試面試題▌
本書內容取材自編者在日常學習過程中總結的知識點，以及各大公司常見的筆試、面試題，有效解決讀者學習上、求職上的困擾，一舉突破瓶頸。
▌大量數學公式、圖、表 ▌
本書內含豐富大量的數學公式、圖、表，總計達800個以上！
▌內容豐富、由淺入深 ▌
從向量、矩陣、機率、微積分、張量的基礎開始說明，進而進入演算法，以及機器學習分類。在了解了基礎知識之後，直接進入分類、邏輯回歸、線性回歸等重要基礎。中間也介紹了機器學習中最重要的決策樹、SVM、PCA、特徵工程等重點。接下來就是著名的神經網路及各種參數、函數、最佳化方法的介紹。有了基礎之後，自然就是各種著名的神經網路、包括CNN、RNN、LSTM(GRU)、GAN等最潮的應用。目前應用最廣的物件偵測、各種演算法都完整說明，甚至最新的YOLOV4都有完整實例介紹。也有Transfer Learning的應用。框架部分，介紹了Tensorflow, Keras及PyTorch。
本書的精華最後兩章，包括了最佳化網路、參數調整、以及佈署至行動端、壓縮模型等真正專案上的實作經驗，讀完整本書，對這幾十年的人工智慧應用就會有完整而深入的認識。